运行 13 年后，Serverless 数据库 Fauna 即将停止服务

美国当地时间 3 月 19 日，事务性数据库 Fauna 公司发布一则公告，宣布将在未来几个月内停止 Fauna 服务。

Fauna 是一个灵活的、对开发人员友好的事务性数据库，作为具有原生 GraphQL 的安全且可扩展的云 API 交付。Fauna 将 NoSQL 系统的灵活性与 SQL 数据库的关系查询和事务功能相结合。

完整公告如下：

今天，我们发布了一些有关 Fauna 服务的未来以及我们的核心技术的重要公告。

 

Fauna 的使命是让每个软件开发团队都能高效、可扩展且安全地处理运营数据。多年来，Fauna 构建了一个革命性的新文档关系数据库，该数据库让全球数千个开发团队感到满意，并为数百个付费客户的业务提供支持。然而，经过深思熟虑，我们做出了艰难的决定，将在未来几个月内停止 Fauna 服务。

 

推动广泛采用一种在全球范围内以服务形式运行的新运营数据库需要大量资金。在当前的市场环境下，我们的董事会和投资者已确定不可能单独筹集实现该目标所需的资金。虽然我们将不再接受新客户，但现有的 Fauna 客户不会立即发生变化。我们将逐步让客户退出 Fauna，并致力于确保未来几个月内顺利完成这一过程。有关更多详细信息，请参阅下面的常见问题解答。

 

致力于开源 Fauna 技术

 

通过这一变化，我们还承诺将发布 Fauna 核心数据库技术的开源版本以及我们现有的开源驱动程序和 CLI 工具。这确保了 Fauna 的独特功能（我们的事务功能、文档关系数据模型和我们的数据库语言 (FQL)）将可供社区使用。我们希望这既能成为数据库从业者的宝贵参考，又能为更广泛的开发者社区提供持续的价值。

 

我们非常感谢我们的客户、合作伙伴和投资者，他们为 Fauna 的发展做出了不可或缺的贡献。如果没有你们的支持，我们不可能取得如今的成就。我们明白，这对许多人来说将是一个颠覆性的变化，我们完全致力于与现有客户合作，帮助他们在未来几个月内迁移服务。虽然这标志着付费 Fauna 服务的结束，但团队期待与更广泛的社区分享 Fauna 技术。

Fauna 的故事开始于 2012 年。Evan Weaver 是 Fauna 数据库的创始人。

创始团队成员均出身大厂

Evan Weaver 对软件开发的热情始于他 8 或 9 岁 时。当时，他尝试用 QBasic 编写了一个带有图形的老虎机程序，展现了他对技术的早期兴趣。得益于父亲在大学的工作，Evan 很早就接触到了互联网，并通过 Gopher 下载共享软件，尽管他坦言这些软件“很糟糕”。

Evan 的职业生涯始于对开源和 Ruby on Rails 的兴趣。他在 CNET Networks 担任 DBA 和后端开发人员，与 Chris Wanstrath 和 PJ Hyett（GitHub 的创始人）一起工作。2008 年，Evan 加入 Twitter，成为第 15 名员工，并负责组建和管理后端基础设施团队。在 Twitter，他参与了分布式存储系统的构建，并致力于优化 Ruby 和 Hotspot 的性能。

Evan Weaver

在 Twitter 的工作经历让 Evan 深刻认识到现代数据库的局限性。在当时，Twitter 是云时代之前诞生的最后一批互联网巨头之一，当时并没有随需应对的硬件支持。随着短信和智能手机的普及，Twitter 的用户增长迅速，但当时现存的数据库系统无法满足其可扩展性和性能需求。

Evan 的团队在 Twitter 期间构建了许多单点解决方案，例如社交图谱和时间线数据库，这些系统至今仍在 Twitter 中使用。然而，Evan 意识到，市场上缺乏一个真正通用的、云原生的数据库平台，能够同时满足可扩展性、效率和全球可用性的需求。

这一洞察促使 Evan 在 2012 年 离开 Twitter，与联合创始人 Matt Freels（同样来自 Twitter 团队）共同创立了 Fauna。最初，Fauna 与 NVIDIA 合作，进行了大量的联合开发和非经常性工程，以确保产品能够满足真实的市场需求。经过多年的研发，FaunaDB 在 2017 年 正式发布，迅速吸引了包括 NVIDIA、CapitalOne 和 Nextdoor 在内的早期客户。

FaunaDB 使用 Scala 编写，并在 JVM 上运行。Evan 表示，选择 Scala 是因为它提供了现代的内存安全语言和高级类型系统，同时能够提供可预测的高性能。JVM 的跨平台特性也使 FaunaDB 具有极高的可移植性，真正实现了“一次编写，随处运行”的目标。

Fauna 的起步采用了混合融资方式，包括自有资金和为客户提供可扩展性咨询的收入。2016 年，Fauna 从 CRV 获得了种子轮融资，并推出了 FaunaDB Serverless Cloud。随后，Fauna 从 Point72 和 Google Ventures 获得了 A 轮融资，进一步加速了产品开发和市场扩展。

2020 年 7 月，又迎来了一笔 2700 万美元的新资金。从技术上讲，此次融资是该公司 2017 年 A 轮融资的延续，由 Madrona Venture Group 领投，Addition、GV、CRV、Quest Ventures 和一些个人投资者参投。据该公司称，此次融资后，融资总额达到了 5700 万美元。

与此同时，该公司还增加了一些高管，宣布聘请前 Okta 首席产品官 Eric Berg 担任 CEO，前 Snowflake 首席执行官 Bob Muglia 担任董事长。

换帅后，Fauna 开始走下坡路？

但 2018 年以后，Serverless 数据库市场随着更多玩家的进入，竞争日渐白热化。Amazon DynamoDB、Firebase、MongoDB Atlas 等背后拥有着强大生态系统和开发者社区支持的数据库占据着越来越多的市场份额，而 FaunaDB 虽然同样功能强大，但其技术栈（如 Scala 和 JVM）可能对部分开发者来说存在一定的学习曲线。

此外，Fauna 的多模型支持和强一致性特性虽然先进，但也可能增加了使用和管理的复杂性。加之研发投入的增大和盈利能力较弱带来的财务压力也让 Fauna 不堪重负。

如今，Fauna 终于撑不下去了，这件事情在国外技术社区 Hacker News 上引发了网友热议。

在 Hacker News 上，有位自称是 Fauna 客户的用户评论称，Fauna 在接受风险投资并任命新 CEO 之后就已经在走下坡路了。

我是 Fauna 的客户，也曾与他们合作，为他们的博客和文档提供技术写作服务。有一次，甚至有出版商联系我，让我写一本关于 Fauna 的书。然而，随着时间的推移，我观察到 Fauna 的发展轨迹发生了变化，尤其是在他们接受风险投资并任命新 CEO 之后。

 

在我看来，Fauna 的战略似乎从专注于开发者转向了向企业销售产品。这种转变虽然带来了更多资金，但我觉得这并不符合逻辑。Fauna 的核心优势在于其无服务器和分布式数据库的特性，但这些特性在本地 SQL 密集型环境中并不具备竞争力。对于某些需要全局化的用例，Fauna 作为辅助数据库是有意义的，但谁会将它作为没有后备方案的高风险主数据库呢？也许一些小项目会这样做，但大公司或重要产品肯定不会冒这个险。

 

十年前，边缘计算、无服务器架构和分布式数据被认为是未来的趋势，Fauna 在这一愿景中确实非常有吸引力。然而，随着时间推移，我逐渐意识到，大多数数据并不需要复杂的分布式解决方案。例如，缓存 CDN 或某些键值存储（KV）中的读取数据子集，完全可以通过更简单的服务实现。像 Cloudflare Workers KV 这样的服务，可能正是导致 Fauna 失去吸引力的原因之一。它们提供了更轻量、更直接的解决方案，满足了许多原本可能需要 Fauna 的场景。

 

总的来说，Fauna 的技术虽然先进，但在实际应用中，许多场景并不需要如此复杂的分布式数据库。随着市场需求的演变，Fauna 可能未能及时调整其定位，导致其逐渐失去竞争力。

还有使用了 Fauna 很多年的用户在评论区现身说法。

我们已经使用 Fauna 好几年了，投入了大量时间学习和使用它，并围绕它开发了许多功能。Fauna 的 FQL（Fauna Query Language）和 Time Travel 功能是我们最欣赏的特性之一，尤其是 Time Travel 功能，它为我们实现了一些非常有趣的功能。

 

然而，由于种种原因，我们最终不得不放弃 Fauna，并决定在 Postgres 上实现一个与 FQL 兼容的解决方案。这个解决方案是用 JavaScript/TypeScript 编写的，并通过 Postgres 的 plv8 扩展 运行。它基本上模拟了 Fauna 的核心功能，同时利用了 Postgres 的稳定性和灵活性。

Fauna 的技术在无服务器架构、全球分布式数据库和强一致性方面有着一定的先进性。然而，技术的先进性并不总是直接转化为市场成功。许多企业并不需要如此复杂的解决方案，尤其是在大多数场景下，简单的数据库（如 Postgres 或键值存储）已经足够满足需求。Fauna 的落寞可能说明了一个问题：技术必须与市场需求相匹配，技术必须与市场需求相匹配，否则终将被市场边缘化。